捕获僵尸网络木马 威胁检测服务 创新的结合BERT思想将DNS分成Bigram、Segment、Position三个Channel，构造三通道CNN模型，对已知/未知DGA和隧道 域名 、扫描行为、挖矿行为进行检测。模型可对Linux.Ngioweb僵尸网络、SystemdMiner挖矿木

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介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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设计统计逻辑（即计算逻辑），不需要重复开发，从而提升了开发效率，也保证了统计结果的一致性。 衍生指标 衍生指标是原子指标通过添加限定、维度卷积而成，限定、维度均来源于原子指标中的属性。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间限定+通用限定。 复合指标 复合指标是由一个或多个衍生指标叠

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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本节介绍用户如何在项目空间中管理计划。 选择了“计划管理”应用时展示，可配置。 背景信息 活动关联了作业计划时，活动的实际工作量由作业计划工作量卷积；活动关联了目标时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积；活动关联里程碑时，如果里程碑的计划完成时间为空，将所关联活动的计划完成时间赋值给里程碑计划完成时间；如果不为空，保持里程碑中配置的时间。

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GeminiDB Influx接口支持海量时间线的写入，为环保采集点提供稳定可靠的数据库支撑。 优势： 高效写入和查询 向量化查询接口，高效的聚合、卷积等时序数据查询算子，可高效处理高并发大数据量写入和查询。 父主题： 产品介绍

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

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本节介绍用户如何在项目空间中管理计划。 选择了“计划管理”应用时展示，可配置。 背景信息 活动关联了作业计划时，活动的实际工作量由作业计划工作量卷积；活动关联了目标时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积；活动关联里程碑时，如果里程碑的计划完成时间为空，将所关联活动的计划完成时间赋值给里程碑计划完成时间；如果不为空，保持里程碑中配置的时间。

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型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道域名、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

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字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测

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端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。

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创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。

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取值说明：必须是整数。 说明：由系统自动分配，无需手动配置 T4是一款独特的GPU产品，专为AI推理工作负载而设计，如处理视频，语音，搜索引擎和图像的神经网络。T4配备16GB GDDR6，GPU中集成320个Turing Tensor Core和2560个Turing CUDA Core，这

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

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，按季拆分工作量为一个组，按月拆分工作量为一个组。 目标支持关联活动，目标关联活动时，请保证目标和活动的工作量单位一致，防止影响后续工作量卷积。 里程碑管理 里程碑支持配置是否启用里程碑阶段，里程碑支持关联活动。 计划管理 有多个分组，每个分组展示的字段一致，在其中一个分组中变更

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本节介绍用户如何在项目空间中管理目标。 选择了“目标管理”应用时展示，可配置。 背景信息 目标关联了活动时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积。 目标关联了活动后，在活动中也展示该活动关联了该目标，关联是相互的。 操作步骤 参见管理项目空间，进入到对应项目的项目空间。 如图1所示，单击“目标管理”页签，进入目标管理。

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本节介绍用户如何在项目空间中管理目标。 选择了“目标管理”应用时展示，可配置。 背景信息 目标关联了活动时，目标的实际工作量由关联的活动工作量卷积。 目标关联了活动后，在活动中也展示该活动关联了该目标，关联是相互的。 操作步骤 参见管理项目空间，进入到对应项目的项目空间。 如图1所示，单击“目标管理”页签，进入目标管理。

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置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。

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故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长，需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台 服务器 故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。

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